西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前！
　　上世纪90年代末萨缪尔森提出了一个论述，他认为股票市场尽管在微观上是有效的，但在宏观上是无效的，即在整体水平上市场不能准确反映现有的信息。从该论述出发，本文认为随着当下市场的不断发展，投资者们有了更多的交易工具，股票市场的宏观有效性在过去20年一直在提高。文章认为交易型开放式指数基金(ETF)的广泛使用在向市场传递信息方面发挥了重要作用，从而提高了市场的宏观有效性。本文首先提出R平方值能反映市场宏观有效性的高低。然后文章在个股和行业层面上使用回归分析，观察ETF的发展与市场宏观有效性之间的关系。最后，文章使用金融市场以外的ETF相关数据来确认其贡献。
　　风险提示：文献中的结果均由相应作者通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险

研究报告全文：定量研证券研究报告究分析师郑兆磊zhengzhaoleixyzqcomcnS0190520080006西学东渐--海外文献推荐系列之一百五十一宫民专gongminxyzqcomcnS0190521040001题2023年1月12日报投资要点告报告关键点随着当下市场的不断发展投资西学东渐是指从明朝末年到近代西方学术思想向中国传播的历史过程西学者们有了更多的交易工具美国东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展也有力地促进了社会与政治股票市场的宏观有效性在过去的大变革在今天西学东渐仍有其重要的现实意义作为A股市场上以量化投资为20年一直在提高文章认为交研究方向的卖方金融工程团队在平日的工作中常常深感海外相关领域的研究水平易型开放式指数基金ETF的广之高内容之新而这也促使我们通过大量的材料阅读去粗取精将认为最有价值泛使用在向市场传递信息方面的海外文献呈现在您的面前发挥了重要作用从而提高了市场的宏观有效性上世纪90年代末萨缪尔森提出了一个论述他认为股票市场尽管在微观上是有效的但在宏观上是无效的即在整体水平上市场不能准确反映现有的信息从该论述出发本文认为随着当下市场的不断发展投资者们有了更多的交易工具股票市场的宏观有效性在过去20年一直在提高文章认为交易型开放式指数基金ETF的广泛使用在向市场传递信息方面发挥了重要作用从而提高了市场的宏观有效性本文首先提出R平方值能反映市场宏观有效性的高低然后文章在个股和行业层面上使用回归分析观察ETF的发展与市场宏观有效性之间的关系最后文章使用金融市场以外的ETF相关数据来确认其贡献风险提示文献中的结果均由相应作者通过历史数据统计建模和测算完成在政策市场环境发生变化时模型存在失效的风险请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-1-定量研究专题目录1引言-3-2以往研究回顾-6-3数据来源和方法-7-4讨论-9-41R平方-9-42ETF的作用-10-43行业回归结果-12-44市场指数回归结果-12-45ETF正在成为主流-12-5结论-15-6附录-15-尾注-17-参考文献-17-图表目录图表1经市场总规模调整后的ETF资产规模-5-图表2变量的描述性统计量-9-图表3个股和行业20年来回归R平方均值10年期移动窗口-10-图表4多元线性回归用ETF的发展解释R平方-11-图表5上表续多元线性回归用ETF的发展解释R平方-11-图表6多元线性回归解释单个行业的R平方-13-图表7上表续多元线性回归解释单个行业的R平方-14-图表8对市场整体R平方的回归结果-14-图表9上表续对市场整体R平方的回归结果-14-图表10R平方均值对已发表的包含ETF术语的文章数量的回归结果-15-图表11变量定义-15-图表12上表续变量定义-16-请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-2-定量研究专题报告正文ETF如何改变市场宏观有效性和风险结构文献来源GuzmanSPeteulJRezaeeA2022HowHaveETFsChangedMarketMacroEfficiencyandRiskStructureTheJournalofPortfolioManagement推荐原因上世纪90年代末萨缪尔森提出了一个论述他认为股票市场尽管在微观上是有效的但在宏观上是无效的即在整体水平上市场不能准确反映现有的信息从该论述出发本文认为随着当下市场的不断发展投资者们有了更多的交易工具股票市场的宏观有效性在过去20年一直在提高文章认为交易型开放式指数基金ETF的广泛使用在向市场传递信息方面发挥了重要作用从而提高了市场的宏观有效性本文首先提出R平方值能反映市场宏观有效性的高低然后文章在个股和行业层面上使用回归分析观察ETF的发展与市场宏观有效性之间的关系最后文章使用金融市场以外的ETF相关数据来确认其贡献我们的思考根据本文的研究结论ETF的发展促进了美国资本市场宏观有效性的发展其主要原理是ETF给广大投资者提供了一种方便且低成本的表达对市场或股票板块整体观点的工具这使得宏观信息能够更快的反映在资产价格中我国ETF基金正处于蓬勃发展中随着其影响力的增大中国资本市场的宏观有效性也可能因此提升1引言过去几十年来市场参与者和学者研究了随机游走有效市场和行为金融学等概念以及它们在金融市场中的应用我们最想了解的是风险在市场中是如何体现和演变的为了评估资产的内在价值正确理解风险显然是十分重要的然而了解风险如何演变仍然是一大挑战在本文中我们发现系统性风险公司自身特异性之外的风险的重要性在上升现金流预期收益增长率红利和管理质量等影响股价的公司特质性指标早已被深入研究它们是主动投资的基础1我们也知道宏观经济和全球金融环境的变动对资产价格有很大的影响StafylasAnderson和Uddin2018Vidal-Garcia和Vidal2014这种影响与个股特征及其板块或行业特点有关StafylasAnderson和Uddin2018Vidal-Garcia和Vidal2014近几十年来我们观察到股票市场中系统性风险的重要性在显著提升StafylasAnderson和Uddin2018Vidal-Garcia和Vidal2014我们认为这种转变是市场参与者交易系统性风险的有效性提升带来的请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-3-定量研究专题由于系统性风险取决于整体市场而整体市场又受宏观因子影响我们很自然的想到诺贝尔奖得主保罗萨缪尔森的论述上世纪90年代末他阐述了微观和宏观无效性之间的差异在一封写给约翰坎贝尔和罗伯特希勒的私人信件中他写下了后来被称为萨缪尔森格言的一段话现代市场表现出相当强的微观有效性因为少数发现微观无效性的人可以从中获利而且在这样做的过程中他们往往会消除这种无效性使之不会持续存在与此同时我认为市场具有宏观无效性这体现在证券宽基指数的时间序列围绕其内在价值上下长期波动2萨缪尔森被认为是有效市场假说萨缪尔森1965年的创始人之一他认为在分析个股和市场整体时价格变动的有效性无法用同样的方式解释1998年在波士顿联邦储备银行FederalReserveBankofBoston主办的第42届经济会议BeyondShocksWhatCausesBusinessCycles上萨缪尔森表达了微观和宏观有效性之间的区别他提出了一种观点即期权和衍生品等例子在微观层面上有助于提高市场有效性但不一定能消除宏观无效性Samuelson1998尽管我们已经在微观有效性上取得了显著的进展例如通过广泛使用期权和其他衍生品使得金融市场越来越有效但是无论是在经济学的历史还是经济学理论中很少有表明宏观市场无效性在逐渐消失的研究成果投资者可以通过纠正特定证券的任何显著的错误定价来获利但难以通过纠正股票市场价格总体水平上的显著宏观无效性来获利3在本文中我们沿用萨缪尔森的宏观有效性的概念从不同的角度对其进行分析我们提出了一个衡量美国股市系统性风险特征和演变的框架我们认为在过去几十年中这种风险对股价的影响显著增加我们提出了一个假设来阐述为什么市场在宏观层面比20世纪90年代末更有效一个重要的原因是能够提高交易便利性的新型投资工具的出现与萨缪尔森所举的期权和衍生工具的例子类似我们认为交易型开放式指数基金ETF如今已成为市场宏观观点的载体对全球投资者尤其是宏观投资者非常重要与2000年代早期相比宏观信息对股票投资组合的影响越来越大正因为如此今天的金融市场给投资经理带来了新的挑战理解系统风险的底层机制变得越来越重要低估这种风险对行业和股票的影响程度可能导致对投资组合整体风险的低估为了评估宏观有效性的演变我们从多个层次研究了有效性的代理指标为了衡量1990年以来有效性的演变我们首先研究了个股层面的同步性这个方法能够说明特定公司的价格中蕴含了多少宏观信息然后我们提高研究的层级对构成标普500指数的行业板块重复同样的操作逻辑上说行业反映的宏观信息相对水平应该更高因为我们知道它们的价格表现更依赖于市场的整体情绪例如无论在什么时间段科技板块所反映的宏观信息应高于其各个成分个股我们采用这种方法来研究风险特征的全貌这种分析使我们能够探究同步性指标能否近似反映宏观信息并印证了风险结构不仅在个股层面而且在行业层面发生了变化的观点为了在更宏观的层面上分析我们对股票指数本身也作了相同的分析请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-4-定量研究专题我们在分析中关注的是对市场最重要的创新产品ETF及其对风险结构的影响自2000年初以来ETF的使用稳步增加已成为重要的投资工具图表1显示了经市场总规模调整后美国股票ETF管理规模的演变图表1经市场总规模调整后的ETF资产规模资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理ETF是改变市场运行方式的最重要因素之一很多市场参与者用ETF来解释估值的失真而我们认为ETF通过提供对股票整体例如行业板块的新型投资方式提高了市场的宏观有效性这相当于建立了一个能更加有效的对系统性风险定价的虚拟市场ETF是投资组合的核心组成部分同时越来越多的投资者又参与进来我们不应该从它可能导致价值扭曲的角度去思考这种理解方式需要假定市场总在往更加有效的方向演化我们分析了从1990年到2020年市场有效性的演变并对如何更好地理解风险进行了思考除了ETF带来的变革其他重大的技术创新也可能会对市场的运作效率以及提升投资者参与度产生影响这些变革不必然出现在金融服务业中例如智能手机和社交媒体平台这类通信行业的技术发展使得信息能在全球范围内实时传播另一个例子是越来越多的电子经纪商提供超低成本的服务这已经成为一个有争议的话题有人认为这会增加散户投资者的数量从而导致价格失真他们被FischerBlackBlack1986称为噪声投资者这是一个破坏市场有效性的例子但应被视为市场和风险行为演变的自然过程市场参与者需要被视为市场体系的一个额外组成部分不应将预期外的结果归咎于此不可否认这些创新推动了金融市场整体认知的提高因此在投资组合分析中需要考虑其影响这种演变巩固了保罗萨缪尔森Samuelson1965和尤金法马Samuelson1965提出的有效市场假说背后的理论基础当我们在指数层面分析市场行为时我们是在观察其各个组成部分的总体表现通过聚类分析我们从分组的角度观察到价格变化特征同一组别的股票可能具有相同行业分类相同国家或甚至类似风格如成长价值或其他因素在当今市场上ETF的流行使得投资者能表达对股票组合整体观点的产品数量大请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-5-定量研究专题增并已经形成了一个新的市场这种变化导致了风险分配模式的结构性变化Braun2016指出指数基金直到20世纪90年代末仍处于边缘地位但到2000年代初随着更方便交易的ETF的出现被动投资才成为一种普遍现象在接下来的章节中我们通过研究说明ETF使用的增加如何影响美国股市中股票和行业的系统风险分布在下一节中我们回顾了过去有关宏观有效性相关的文献然后介绍了本文使用的方法和数据最后文章对结果进行了讨论并以我们的思考收尾2以往研究回顾Kritzman2011指出管理市场宏观无效性可以提供最有希望的机会4是成功投资的四大支柱之一它有助于投资者从与宏观无效性相关的任何市场异象中获得交易机会或对冲由此产生的任何潜在风险敞口并获利任何时候投资者在利用观测到的宏观无效性前需要先衡量无效的程度和范围有趣的是尽管萨缪尔森的论述可以追溯到20世纪90年代末但后来的研究人员却忽视了这一点据我们所知只有Jung和Shiller2005直接研究过这个主题他们使用了有效市场假说并将股息视为市场基本信息的载体他们研究的理论基础很简单如果股息率对个股未来股息的基本面预测能力和对股票整体的不一致那么萨缪尔森的论述就是有道理的也就是说如果根据股市整体中个股的基本面信息难以预测整体股息的增长情况那么我们在判断市场行情时就应该考虑其他影响市场周期的因素上述模型分别在个股和整体层面做了一个简单的回归用未来的股息增长率对现在的股息率作回归这种方法的主要问题是它需要通过长期存续的上市公司数据来进行一致的分析即使样本足够大49家公司到能提供一致的结果这里仍然有幸存者偏差的问题尽管存在这个问题但对于1926年以来上市的公司组成的样本单个公司的股息率仍显示出显著的预测能力这验证了微观有效性相比之下整体的股息率不能显著预测未来的总体股息变化这说明了美国股市存在宏观无效性2000年和2008年的两次金融危机为萨缪尔森的论述提供了令人信服的依据就在房地产泡沫破裂之前Ennis2007提出了各种关于市场宏观有效性的研究命题这些研究试图寻找宏观无效性的理论基础他引发了市场对于投资策略的思考并呼吁要讨论金融市场和产品的发展会如何影响市场有效性本文解决了最后一点研究了随着时间推移市场宏观有效性如何变化并确定哪些因素可能导致其变化如前所述Jung和Shiller2005使用长期股息率和股息增长率来检验萨缪尔森论述的有效性本文首先提出了一个新的代理指标来表征宏观有效性的水平及其演变然后我们分析结果来研究这种变化的影响因素请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-6-定量研究专题3数据来源和方法在本节中我们介绍评判市场有效性的代理指标R平方背后的基本原理以及它在美国股市中的应用Sharpe1964和Lintner1965提出的资产定价模型CAPM为个股或股票整体的收益与市场收益之间的关系提供了理论框架Roll1988使用CAPM计算了各种不可分散的风险因素的平均解释力即R平方他提出了R平方这一代理指标来后验的解释个股价格变动的原因我们提出的指标显示宏观有效性在增加股票和行业的回报能更好地被市场回报所解释我们使用标普500指数中的股票行业板块与指数本身回归的R平方来衡量有效性为了确保结论稳健性我们还计算了标普500指数道琼斯工业指数与更宽基的罗素3000指数回归的R平方MorckYeung和Yu2000改进了上述模型并将R平方称为同步性也就是说一组股票例如国家或地区的R平方越高表明这组股票股价波动同步性越强换句话说R平方能表示股价的信息含量这些方法的原理可以通过如下的例子解释假设A和B两个市场在规模和上市股票数量上是相同的在市场A中公司自己的信息质量很低投资者难以保证其准确性这时市场系统性信息将成为推动价格变化的主要因素由于公司受到同等对待所以股价同步性很高导致该市场R平方均值很高相比之下市场B的公司信息质量本身就很高投资者可以正确区分公司的优劣在这种情况下市场系统性信息在解释价格变动的比例中应该相对市场A较小也就是说B的R平方或同步性应低于AMorckYeung和Yu2000在回归分析中使用R平方作为因变量来研究股票价格同步性对不同国家的影响他们发现新兴经济体比发达经济体的股价变动同步性更高自MorckYeung和Yu2000以来有了很多R平方相关的进一步研究迄今为止已经有人研究过R平方同步性与盈利管理DattaIskandarDatta和Singh2014流动性ChanHameed和Kang2013机构持股比例An和Zhang2013交易订单大小ChungLee和Rsch2020投资者情绪Rao和Zhou2019技术相似性Fung2003年监管变化AbedifarBouslah和Zheng2020以及商品市场Boudoukh等2007之间的关系据我们所知本文是首次使用R平方方法同步性来研究单个市场的宏观有效性随时间的演变如前所述我们在个股和行业层面来评估市场的宏观有效性这样能使我们更好地理解从整体到个股的市场宏观有效性个股层面上我们受到Jung和Shiller2005的启发比较了1990年至2020年标普500指数的成分股我们发现有136家公司一直是该指数的组成部分并计算这个样本的R平方然后我们对全球行业分类标准GICS分类5定义下的美国股票市场的行业1级指数作了相同的分析1请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-7-定量研究专题其中是个股回报行业回报是市场回报是第天的白噪声0除了标普500指数我们还对等权重标普500指数标普500EW用1式2回归我们用1式对1990年1月1日至2020年12月31日以滚动10年期的窗口数据做回归回归的R平方就表示美国个股行业回报波动中能被市场整体所解释的比例如前所述个股回报行业回报的R平方均值中位数是市场宏观有效性的一个代理指标我们用普通的最小二乘OLS来分析R平方均值中位数的变化原因由于R平方取值在0到1之间因此该序列不适合作为普通线性OLS模型中的因变量我们采用常见的计量经济学方法logistic变换通过以下公式来解决这个问题log21然后我们将该序列视为以下回归的因变量650050010312345是第一个解释变量它的含义是美国流动性最好关注度最高的ETF的管理资产总额AUM与美国股市市场资本总额7的比值该变量代表了过去20年ETF市场的发展情况然后我们再增加其他控制变量来探究该解释变量对市场宏观有效性的相对影响500表示指数行情500表示市场成交量10表示10年期国库券的收益考虑了衰退年份8的影响附录展示了所用变量的完整定义和数据来源所有变量的描述性统计量如图表2所示我们采用回归的常见做法计算回归变量之间的相关性来去除多重共线性请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-8-定量研究专题图表2变量的描述性统计量资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理4讨论41R平方根据Wooldridge2020R平方被解释为x市场回报率能够解释y资产回报率变化的百分比结果表明相比本世纪初如今个股和行业的价格变化能更好地被市场来解释我们认为宏观信息从市场传导到行业再到个股的传导有效性变高了图表3展示了20年来基于个股和行业的回归R平方10年移动平均值基于以下两个原因我们没有选择较短的窗口例如五年或一年首先长窗口减少了结果受暂时性异常值如短期波动的影响第二10年窗口期能提供足够的信息从而能用来构建代表市场和行业长期特征的模型图表3显示本世纪初以来的统计结果我们观察到整个研究期间行业和股票的宏观有效性都有所提高这印证了我们认为宏观信息传递有效性变高的观点1999年底至2020年底股票和行业的R平方均值分别增长了112和37图表3还展示了研究时间段内的宏观有效性我们观察到在2008年全球金融危机期间和之后宏观有效性都急剧增加直到2012年曲线的形状一直保持严格的凸性我们看到尽管有波动但曲线整体呈上升趋势这印证了我们市场宏观有效性在提高的假设这个结论对标普500指数及等权标普500指数都成立请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-9-定量研究专题图表3个股和行业20年来回归R平方均值10年期移动窗口资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理42ETF的作用从R平方这一指标我们已经可以看到自20世纪90年代以来宏观有效性有所提高我们进而研究这一现象的可能原因我们认为ETF在这一演变中发挥了重要作用并用多元回归分析来验证该假设有效市场假说为我们的想法提供了直接的框架根据Fama1976有效市场价格充分反映了所有可获得的信息然而只有信息驱动了交易才会由这部分交易将这些信息反映到价格中交易在其中正起着信息载体的作用也就是说影响公司未来现金流的特定信息促使了卖出或买入该公司股票的交易行为如果与该事件相关的交易量规模足够大那么其价格水平将发生变化这一机制历来在微观层面即个股能良好运作在宏观层面例如行业或国家情况则有所不同我们需要对个股取平均来得到整体水平而历史表明尤其是在ETF成为投资经理的有力武器前宏观信息在从一组股票传递到整体时似乎无法反映出信息真正的效力过去20年ETF飞速发展这为信息在宏观层面的整合提供了一条直接的路径与个股相比ETF整合了更多与宏观经济和金融相关的信息Lettau和Madhavan2018图表45展示了我们的各种回归模型行业和个股两个层面下用R平方序列对回归的结果结果表明所有变量在1的置信水平上显著此外所有控制变量的系数都是负的只有是正的这表明市场的宏观有效性与ETF使用量正相关此外这些模型尤其是模型5的调整R平请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-10-定量研究专题方都比较大这证实了模型把相关因素都考虑进来了总体结果面板AD证实了我们的假设图表4多元线性回归用ETF的发展解释R平方资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理图表5上表续多元线性回归用ETF的发展解释R平方资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-11-定量研究专题43行业回归结果为了确保先前对整体的分析和对单个行业是一致的我们转向研究单个行业的模型我们对每个行业的R平方序列进行回归分析5001041234图表6展示的结果与之前结论一致除金融业外其他所有行业都显示出行业R平方与行业中规模最大流动性最好的ETF9的AUM正相关金融业的特殊情况是因为它历史上本就已与宏观因素有密切联系银行是金融业的重要组成部分它们与经济整体一直有着很强的关系BesslerKurrman和Nohel2015我们没有观察到随着ETF发展或其他因素影响使得这种关系发生了显著变化也就是说金融行业的价格中包含的宏观信息本就已经足够多新的投资工具带来的宏观有效性提升不明显44市场指数回归结果为了完整起见我们对更宽基的指数使用CAPM作回归分析用美国市场指数标普500指数和道琼斯工业平均指数和更宽基的罗素3000指数回归所得的R平方使我们能够比较ETF在更宏观层面的影响如图表89所示R平方能被之前分析中相同的变量所解释的增加能显著解释研究期间R平方的增加45ETF正在成为主流近几十年来随着智能手机和金融科技平台的广泛使用可用的信息大幅增加这一变化将显著增加市场潜在投资者数量根据市场微观结构理论CampbellLo和McKinley1997市场参与者越多传递到市场并反映到价格中的信息就越多由此可推得市场参与和有效性之间存在直接的正相关性科技的发展加上ETF的出现和使用缓解了宏观层面信息传递的损耗最后我们对研究结果做了稳健性检验证明了ETF成为广大投资者一个额外的投资工具能提高市场宏观有效性我们使用了一个额外的回归模型来分析R平方均值股票和行业和研究期内每年已发表的包含ETF术语的文章数量MEDIADOCUETF10间的关系请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-12-定量研究专题5005123横截面回归显示这两个序列之间存在直接的正相关关系图表6多元线性回归解释单个行业的R平方资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-13-定量研究专题图表7上表续多元线性回归解释单个行业的R平方资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理图表8对市场整体R平方的回归结果资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理图表9上表续对市场整体R平方的回归结果资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-14-定量研究专题图表10R平方均值对已发表的包含ETF术语的文章数量的回归结果资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理5结论20世纪90年代末萨缪尔森提出市场虽然微观有效但在宏观或总体层面上仍是无效的本文分析并说明了美国股市的宏观有效性在过去20年中有所提高ETF的发展是这一转变的决定因素本文表明关于ETF还是主动管理投资哪个更好的争论超出了选股的范畴ETF的使用量激增给美国股市中个股和行业的风险结构带来了重大变化本文提到的市场和科技的进步尤其是是ETF的流行相当于建立了新的虚拟市场从而使得投资者在表达宏观观点上更加有效6附录图表11变量定义资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-15-定量研究专题图表12上表续变量定义资料来源TheJournalofPortfolioManagement兴业证券经济与金融研究院整理请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-16-定量研究专题尾注1参见Hull和Qiao2017先前的研究2这句话出现在JeemanJung和RobertJShiller2005所著的SamuelsonsDictumandtheStockMarket中3我们感谢匿名人士提供这段引言4分散化消除不必要的开支和尊重市场的微观效率是另外三个原则5参见httpswwwmscicomgics这里考虑的行业包括能源材料工业非必需消费品必需消费品医疗保健金融信息技术和公用事业部门由于房地产和通信服务的ETF出现较晚因此将它们排除在样本之外6为克服自回归误差和异方差的影响所有的回归模型都针对如上问题采用了相应的方法Wooldridge20207100只ETF符合我们的流动性要求有关此变量定义的更多信息请参阅附录8为了确定衰退年份我们采用了国家经济研究局NBER的指标httpsfredstlouisfedorgseriesUSREC9对于每个行业我们都选择了StateStreetSPDR旗下流动性最强的行业ETF附录中提供了ETF的详细信息10数据来自Factiva参考文献1AbedifarPKBouslahandYZheng2021StockPriceSynchronicityandPriceInformativenessEvidencefromaRegulatoryChangeintheUSBankingIndustryFinanceResearchLetters401016782AnHandTZhang2013StockPriceSynchronicityCrashRiskandInstitutionalInvestorsJournalofCorporateFinance211153BesslerWPKurmannandTNohel2015Time-VaryingSystematicandIdiosyncraticRiskExposuresofUSBankHoldingCompaniesJournalofInternationalFinancialMarketsInstitutionsMoney3545684BlackF1986NoiseTheJournalofFinance4135295435BoudoukhJMRichardsonYQShenandRFWhitelaw2007DoAssetPricesReflectFundamentalsFreshlySqueezedEvidencefromtheOJMarketJournalofFinancialEconomics833974126BraunB2016FromPerformativitytoPoliticalEconomyIndexInvestingETFsandAssetManagerCapitalismNewPoliticalEconomy2132572737CampbellJYAWLoandACMacKinlayTheEconometricsofFinancialMarketsPrincetonNJPrincetonUniversityPress19978ChanKAHameedandWKang2013StockPriceSynchronicityandLiquidityJournalofFinancialMarkets164144389ChungKHAJLeeandDRsch2020TickSizeLiquidityforSmallandLargeOrdersandPriceInformativenessEvidencefromtheTickSizePilotProgramJournalofFinancialEconomics136879899请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-17-定量研究专题10DattaSMIskandar-DattaandVSingh2014OpaqueFinancialReportsandR2RevisitedReviewofFinancialEconomics2310171111EnnisRM2007ExploringMarketMacro-InefficiencyCallforPapersFinancialAnalystsJournal635812FamaE1965TheBehaviorofStockMarketPricesTheJournalofBusiness383410513FoundationsofFinanceNewYorkBasicBooks197614FungMK2003TechnologicalProximityandCo-MovementsofStockReturnsEconomicsLetters7913113615HullBandXQiao2017APractitionersDefenseofReturnPredictabilityTheJournalofPortfolioManagement433607616JungJandRJShiller2005SamuelsonsDictumandtheStockMarketEconomicInquiry43222122817KritzmanM2011Post-CrisisInvestmentManagementFinancialAnalystsJournal6114818LettauMandAMadhavan2018Exchange-TradedFunds101forEconomistsTheJournalofEconomicPerspectives32113515419LintnerJ1965TheValuationofRiskAssetsandtheSelectionofRiskyInvestmentsinStockPortfoliosandCapitalBudgetsReviewofEconomicsandStatistics471133720MorckRBYeungandWYu2000TheInformationContentofStockMarketsWhyDoEmergingMarketsHaveSynchronousStockPriceMovementsJournalofFinancialEconomics5821526021PapenkovM2019AnEmpiricalAssetPricingModelAccommodatingtheSector-HeterogeneityofRiskAtlanticEconomicJournal4749952022PoynterJGJPWinderandTTai2015AnAnalysisofCo-MovementsinIndustrialSectorIndicesovertheLast30YearsReviewofQuantitativeFinancialAccounting44698823RaoLandLZhou2019TheRoleofStockPriceSynchronicityontheReturn-SentimentRelationNorthAmericanJournalofEconomicsandFinance4911913124RollR1988R2TheJournalofFinance43354156625SamuelsonPA1965ProofThatProperlyAnticipatedPricesFluctuateRandomlyIndustrialManagementReview6414926SummingUponBusinessCyclesOpeningAddressInBeyondShocksWhatCausesBusinessCycleseditedbyJCFuhrerandSchuhBostonFederalReserveBankofBoston199827SharpeWF1964CapitalAssetPricesATheoryofMarketEquilibriumunderConditionsofRiskTheJournalofFinance19342544228StafylasDKAndersonandMUddin2018HedgeFundPerformanceAttributionunderVariousMarketConditionsInternationalReviewofFinancialAnalysis5622123729SullivanRNandJXXiong2012HowIndexTradingIncreasesMarketVulnerabilityFinancialAnalystsJournal682708430Vidal-GarcaJandMVidal2014SeasonalityandIdiosyncraticRiskinMutualFundPerformanceEuropeanJournalofOperationalResearch233613624请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-18-定量研究专题31WooldridgeJMIntroductoryEconometricsAModernApproach7thedBostonMACengage2020风险提示文献中的结果均由相应作者通过历史数据统计建模和测算完成在政策市场环境发生变化时模型存在失效的风险请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-19-定量研究专题分析师声明本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并登记为证券分析师以勤勉的职业态度独立客观地出具本报告本报告清晰准确地反映了本人的研究观点本人不曾因不因也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿投资评级说明投资建议的评级标准类别评级说明报告中投资建议所涉及的评级分为股买入相对同期相关证券市场代表性指数涨幅大于15票评级和行业评级另有说明的除审慎增持相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在515之间外评级标准为报告发布日后的12中性相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-55之间股票评级个月内公司股价或行业指数相对减持相对同期相关证券市场代表性指数涨幅小于-5同期相关证券市场代表性指数的涨跌无评级由于我们无法获取必要的资料或者公司面临无法预见结果的重大不确幅其中A股市场以上证综指或深圳定性事件或者其他原因致使我们无法给出明确的投资评级成指为基准香港市场以恒生指数为推荐相对表现优于同期相关证券市场代表性指数基准美国市场以标普500或纳斯达克行业评级中性相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平综合指数为基准回避相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数信息披露本公司在知晓的范围内履行信息披露义务客户可登录wwwxyzqcomcn内幕交易防控栏内查询静默期安排和关联公司持股情况使用本研究报告的风险提示及法律声明兴业证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准已具备证券投资咨询业务资格本报告仅供兴业证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户本报告中的信息意见等均仅供客户参考不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约投资者自主作出投资决策并自行承担投资风险任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点一切须以本公司向客户发布的本报告完整版本为准该等信息意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的财务状况以及特定需求在任何时候均不构成对任何人的个人推荐客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估并应同时考量各自的投资目的财务状况和特定需求必要时就法律商业财务税收等方面咨询专家的意见对依据或者使用本报告所造成的一切后果本公司及或其关联人员均不承担任何法律责任本报告所载资料的来源被认为是可靠的但本公司不保证其准确性或完整性也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更本公司并不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损失或与此相关的其他任何损失承担任何责任本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依据在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改除非另行说明本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现过往的业绩表现亦不应作为日后回报的预示我们不承诺也不保证任何所预示的回报会得以实现分析中所做的回报预测可能是基于相应的假设任何假设的变化可能会显著地影响所预测的回报本公司的销售人员交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和或交易观点本公司没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务本公司的资产管理部门自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策本报告并非针对或意图发送予或为任何就发送发布可得到或使用此报告而使兴业证券股份有限公司及其关联子公司等违反当地的法律或法规或可致使兴业证券股份有限公司受制于相关法律或法规的任何地区国家或其他管辖区域的公民或居民包括但不限于美国及美国公民1934年美国证券交易所第15a-6条例定义为本主要美国机构投资者除外本报告的版权归本公司所有本公司对本报告保留一切权利除非另有书面显示否则本报告中的所有材料的版权均属本公司未经本公司事先书面授权本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝复印件或复制品或再次分发给任何其他人或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用未经授权的转载本公司不承担任何转载责任特别声明在法律许可的情况下兴业证券股份有限公司可能会持有本报告中提及公司所发行的证券头寸并进行交易也可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服务因此投资者应当考虑到兴业证券股份有限公司及或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一信赖依据兴业证券研究上海北京深圳地址上海浦东新区长柳路36号兴业证券大厦地址北京市朝阳区建国门大街甲6号SK大厦地址深圳市福田区皇岗路5001号深业上城T215层32层01-08单元座52楼邮编200135邮编100020邮编518035邮箱researchxyzqcomcn邮箱researchxyzqcomcn邮箱researchxyzqcomcn请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-20-